一种基于云计算的智能交通管理系统及方法技术方案

本发明专利技术基于云计算的智能交通管理系统及方法，该系统包括若干图像采集单元、云计算服务器和交通指示灯，图像采集单元包括摄像头、图像分析模块和数据存储模块，摄像头用于拍摄路口处的图像，图像分析模块用于识别图像中的车辆并对车辆进行计数，得出车流量数据；数据存储模块对图像数据和车流量数据进行存储，并将车流量数据上传到云计算服务器，云计算服务器根据车流量数据设定交通指示灯。方法包括以下步骤：获取各个路口的车流量数据并上传至云计算服务器；设置基准通行时间T；调整并设置每个路口的通行时间。通过采集实时现场画面统计车流量数据，用于设定交通指示灯时间和车载GPS信息通报，以提高道路交通管理效率，解决道路拥挤问题。

Intelligent traffic management system and method based on Cloud Computing

The invention of cloud computing and intelligent traffic management system based on the method of the system comprises a plurality of image acquisition unit, cloud computing server and traffic lights, including the camera image acquisition unit, image analysis module and data storage module, a camera for capturing images of the intersection, the image analysis module is used for image recognition and counting the number of vehicles in the the vehicle to the traffic flow data; data storage module for storing the image data and the traffic data and traffic flow data uploaded to the cloud server, cloud computing server traffic flow data set according to the traffic lights. The method includes the following steps: obtaining the traffic data of each intersection and uploading to the cloud computing server; setting the base passage time T; adjusting and setting the passage time of each intersection. By collecting the real-time scene picture, the traffic data is calculated, which is used to set the traffic indicator time and vehicle GPS information, so as to improve the efficiency of road traffic management and solve the problem of road congestion.

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的智能交通管理系统及方法
本专利技术主要涉及公共服务领域，尤其涉及一种基于云计算的智能交通管理系统及方法。
技术介绍
随着城市内保有的私家车数量越来越多，道路通行状况成为城市管理的难题，目前，绝大多数的道路交通管理仍然依靠定时的红绿灯，然而，这种死板的管理模式，很容易导致某些道路拥挤，而同时却有某些道路处于空闲状态，因此，这种淡出依靠红绿灯定时放行的管理模式，已经不能适应目前城市的交通状况。随着城市智能化管理的提升，特别是云计算技术的兴起，很多专利技术人提出了利用云计算实现交通信号灯只能管控的方法，但是，目前提出的方法主要分为两大类，一类是给车辆安装传感器，从而可以实时监测道路上车辆数量和状态，但是这种模式在实际应用中存在很多困难，比如传感器并不是车辆的固有零件，那么就需要考虑在哪个环节来安装传感器，并且考虑增加的费用由谁支付，实际上，不论这个费用增加到哪个环节，最终都是消费者来买单，显然消费者并不会乐于支付这个费用，那么就无法做到有效推广，整个系统也就无法有效运行；另一类是接入城市的交通管理系统，通过交通管理系统的大数据来预测或实时判断车流量状况，这种模式同样存在一些问题，比如数据分析的结果与实时的状态之间会有一些延迟，交通管理系统中的数据会有一些偏差，这都会导致整个交通系统的智能管控发生偏差，无法满足快速、准确的交通管控。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于云计算的智能交通管理系统及方法，通过图像处理技术采集实时的现场画面，进行车流量数据统计，统计数据经过云计算服务器处理，用于设定交通指示灯时间和车载GPS信息通报，以提高道路交通管理效率，有效的解决道路拥挤问题。本专利技术采用以下技术方案：一种基于云计算的智能交通管理系统，包括若干图像采集单元、云计算服务器和交通指示灯，所述的图像采集单元包括摄像头、图像分析模块和数据存储模块，摄像头用于拍摄路口处的图像，图像分析模块用于识别图像中的车辆并对车辆进行计数，得出车流量数据；数据存储模块对图像数据和车流量数据进行存储，并将车流量数据上传到云计算服务器，云计算服务器根据车流量数据设定交通指示灯。进一步的，智能交通管理系统包括还道路状态发布平台，所述的道路状态发布平台从云计算服务器获取车流量数据以及设定后交通指示灯的通行时间，并将上述信息发送至车载GPS中。进一步的，所述的道路状态发布平台内还设有路径规划模块，该路径规划模块与车载GPS、道路状态发布平台进行实时数据交互，并配合车载GPS生成实时的最优路径。基于上述的系统，本专利技术还提出了一种基于云计算的智能交通管理方法，所述的方法包括以下步骤：步骤1：图像采集单元获取各个路口的车流量数据并上传至云计算服务器；步骤2：云计算服务器根据主干路整体车流量设置基准通行时间T；步骤3：根据每个路口的车流量数据，调整并设置每个路口的通行时间。进一步的，步骤1实现的具体过程为：1)在该路口摄像头拍摄范围内的每条车道上设置虚拟检测区域；2)截取该路口监测区域内1s内所有帧的图像；3)将任意相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像；4)对差分图像二值化；5)标记所有的背景像素和前景像素，具体方法为：如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，则此区域为背景像素；如果图像区域的像素值变化很大，则该区域标记为前景像素；6)将所有前景像素相加得到该路口车流量Sn，其中n为路口编号。进一步的，步骤2的具体实现过程为：1)预设主干路三个通行时间分别为：60s、90s、120s；2)预设主干路的设计车流量S0；3)将主干路上所有路口车流量相加，得到主干路总体车流量S；4)比较主干路总体车流量S和设计车流量S0，设定主干路基准通行时间T，具体标准为：若S≤S0，则T＝120s；若S0<S<2*S0，则T＝90s，若S>2*S0，则T＝60s。进一步的，步骤3的具体实现步骤为：1)计算每个路口的通行时间Tn＝Sn*T/S，其中，Sn为该路口的实际车流量，T为主干路基准通行时间，S为主干路总体车流量；2)按照计算出的通行时间重新设定每个路口的红绿灯。进一步的，所述的方法还包括：步骤4：车流量数据和各个路口通行时间发送至车载GPS。进一步的，所述的方法还包括：步骤5：利用路径规划模块和车载GPS生成最新路径信息。进一步的，步骤5的具体实现方式为：路径规划模块内预先存储电子地图，待系统重新计算车流量信息并设定路口红绿灯通行时间后，路径规划模块将获取的车流量和红绿灯时间加载到电子地图上，生成显示道路状况和通行时间的实时电子地图，车载GPS通过网络获取该实时电子地图，并利用车载GPS原有算法规划路径。本专利技术的有益效果是：1、该专利技术基于实时的图像信息获取车流量的统计数据，并结合时间分配方案重新设定路口红绿灯的通行时间，还可以将重新设定的路况数据发送给每一个车载终端并协助车载终端重新规划路径，可以有效优化路况，提高车辆通行速度。2、利用帧差法计算车流量，由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。附图说明图1是本专利技术系统的结构原理框图；图2是本专利技术方法的流程图。具体实施方式为了使本领域的技术人员能够更好地理解、实现本专利技术，下面通过具体实施例对本专利技术进行详细说明。如图1所示，基于云计算的智能交通管理系统，包括若干图像采集单元、云计算服务器、道路状态发布平台、交通指示灯，所述的图像采集单元包括摄像头、图像分析模块和数据存储模块，摄像头用于拍摄路口处的图像，图像分析模块用于识别图像中的车辆并对车辆进行计数，得出车流量数据；数据存储模块对图像数据和车流量数据进行存储，并将车流量数据上传到云计算服务器，云计算服务器根据车流量数据设定交通指示灯。所述的道路状态发布平台从云计算服务器获取车流量数据以及设定后交通指示灯的通行时间，并将上述信息发送至车载GPS中。所述的道路状态发布平台内还设有路径规划模块，该路径规划模块与车载GPS、道路状态发布平台进行实时数据交互，并配合车载GPS生成实时的最优路径。基于上述的系统，本专利技术还提出了一种基于云计算的智能交通管理方法，如图2所示，所述的方法包括以下步骤：步骤1：图像采集单元获取各个路口的车流量数据并上传至云计算服务器，具体过程为：1)在该路口摄像头拍摄范围内的每条车道上设置虚拟检测区域；2)截取该路口监测区域内1s内所有帧的图像；3)将任意相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像；4)对差分图像二值化；5)标记所有的背景像素和前景像素，具体方法为：如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，则此区域为背景像素；如果图像区域的像素值变化很大，则该区域标记为前景像素；6)将所有前景像素相加得到该路口车流量Sn，其中n为路口编号。步骤2：云计算服务器根据主干路整体车流量设置基准通行时间T，具体实现过程为：1)预设主干路三个通行时间分别为：60s、90s、120s；2)预设主干路的设计车流量S0；3)将主干路上所有路口车流量相加，得到主干路总体车流量S；4)比较主干路总体车流量S和设计车流量S0，设定主干路基准通行时间T，具体标准为：若S≤S0，则T＝120s；若S0<S<2*S0，则T＝90s，若S&g本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云计算的智能交通管理系统，其特征在于，包括若干图像采集单元、云计算服务器和交通指示灯，所述的图像采集单元包括摄像头、图像分析模块和数据存储模块，摄像头用于拍摄路口处的图像，图像分析模块用于识别图像中的车辆并对车辆进行计数，得出车流量数据；数据存储模块对图像数据和车流量数据进行存储，并将车流量数据上传到云计算服务器，云计算服务器根据车流量数据设定交通指示灯。

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的智能交通管理系统，其特征在于，包括若干图像采集单元、云计算服务器和交通指示灯，所述的图像采集单元包括摄像头、图像分析模块和数据存储模块，摄像头用于拍摄路口处的图像，图像分析模块用于识别图像中的车辆并对车辆进行计数，得出车流量数据；数据存储模块对图像数据和车流量数据进行存储，并将车流量数据上传到云计算服务器，云计算服务器根据车流量数据设定交通指示灯。2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的智能交通管理系统，其特征在于，智能交通管理系统包括还道路状态发布平台，所述的道路状态发布平台从云计算服务器获取车流量数据以及设定后交通指示灯的通行时间，并将上述信息发送至车载GPS中。3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的智能交通管理系统，其特征在于，所述的道路状态发布平台内还设有路径规划模块，该路径规划模块与车载GPS、道路状态发布平台进行实时数据交互，并配合车载GPS生成实时的最优路径。4.一种基于云计算的智能交通管理方法，基于权利要求1-3所述的系统来实现功能，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：步骤1：图像采集单元获取各个路口的车流量数据并上传至云计算服务器；步骤2：云计算服务器根据主干路整体车流量设置基准通行时间T；步骤3：根据每个路口的车流量数据，调整并设置每个路口的通行时间。5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的智能交通管理方法，其特征在于，步骤1实现的具体过程为：1)在该路口摄像头拍摄范围内的每条车道上设置虚拟检测区域；2)截取该路口监测区域内1s内所有帧的图像；3)将任意相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像；4)对差分图像二值化；5)标记所有的背景像素和前景像素，具体方法为：如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时，则此区...

【专利技术属性】
技术研发人员：穆德学，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41